Segurilatam 021

artículo técnico CCTV y Control de Accesos software de Sprinx Tech, basado en deep learning , es capaz de identificar los tipos de objetos que se mueven por la escena, reduciendo los problemas típicos de un sistema estándar, como las oclusiones que dificultan el proceso de análisis. El software basado en deep learning es la opción perfecta para mantener al- tos rendimientos con el uso de cámaras estándar de rango visible, si las condi- ciones ambientales no son suficientes para ejecutar el análisis de tráfico ade- cuadamente sin el uso de tecnologías complementarias. Reconocimiento automático de matrículas Otra solución con impacto positivo para la gestión del tráfico y la movilidad vial en las ciudades son los sistemas de re- conocimiento automático de matrículas. Estos sistemas proporcionan una detec- ción y un reconocimiento de matrículas, tanto de vehículos como de ciclomoto- res, con una tolerancia a la perspectiva altísima. Debido al uso de redes neuro- nales y visión artificial, los sistemas de lectura de Neural Labs son una potentí- sima herramienta de reconocimiento óp- tico de caracteres, con una fiabilidad de lectura de hasta un 98%, incluso a muy altas velocidades en modo Free Flow. Los sistemas OCR basados en redes neuronales artificiales permiten imple- mentar analíticas de tráfico, con una elevada tasa de fiabilidad, como: Lectura de matrículas: tolerante a pers- pectiva, alta y baja velocidad. Incluso embarcada en vehículos policiales. Cálculo de velocidad (3D). Paneles indicadores de velocidad, foto stop, giro indebido y estudios estadís- ticos de velocidad. Detección de maniobras prohibidas. Clasificación de vehículos (3D): marca y color. Otras aplicaciones Aparte de la seguridad vial, existen también soluciones dirigidas a la segu- ridad de los ciudadanos como son los sistemas de reconocimiento facial. Esta tecnología es aplicable para soluciones de videovigilancia, mediante el recono- cimiento facial en tiempo real sobre va- rias cámaras IP de manera simultánea. Ello permite el análisis de multitudes en movimiento en áreas urbanas, ae- ropuertos, estaciones de tren, centros comerciales y estadios deportivos, en- tre otros. También se utiliza para el análisis fo- rense, debido a la capacidad de búsque- da intensiva de sujetos en grabaciones de vídeo, para la localización de sospe- chosos o clasificación automática. Por último, otra aplicación es la selec- ción dinámica de publicidad o segmen- tación de clientes, basada en el análisis de características como edad, sexo, ex- presión facial o presencia de gafas. Internet de las Cosas Finalmente, destacar el rol que está ad- quiriendo el Internet de las Cosas, muy vinculado al sector de la seguridad y, pa- ralelamente, altamente empleado para la utilización eficiente de los recursos de una ciudad. El uso de diferentes tipos de sensores y dispositivos innovadores, junto con la integración de estos con tecnologías de comunicaciones de largo alcance, hace posible controlar y obte- ner información de las instalaciones, la red de luminarias o la ruta de recogida de residuos según el estado de los con- tenedores. Las ciudades son conscientes de la necesidad de buscar soluciones que les ayuden a gestionar los recursos disponi- bles, que minimicen el impacto negativo en el entorno y que garanticen la seguri- dad de sus propios ciudadanos. El sector de la seguridad, en constante evolución y no ajeno a esa necesidad, ofrece smart solutions dirigidas para smart cities . Primer cuatrimestre 2022 / 95